본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
ML-DFE(Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization) 기법은 V-BLAST와 같은 공간다중화 MIMO시스템에서 ML 기법의 구현 복잡도를 줄이기 위한 준 최적 신호검출기법으로 불 수 있다. ML-DFE 기법은 ML 기법과 DFE 기법을 결합하여 오차전파를 줄이면서 rich scattering 환경에서 높은 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 ML-DFE 기법과 동일한 성능을 보이면서 연산복잡도를 줄일 수 있는 MML-DFE(Modified Maximum Likelihood - Decision Feedback Equalization) 기법을 제안한다. 또한 FPGA 구현을 통하여 제안된 MML-DFE 기법이 기존 ML-DFE 기법에 비하여 구현복잡도를 크게 감소시키면서 동일한 성능을 유지함을 확인한다.
Machine vision inspection systems have replaced human inspectors in defect inspection fields for several decades. However, the inspection results of machine vision are often affected by small changes of illumination. When small changes of illumination appear in image histograms, the influence of illumination can be decreased by transformation of the histogram. In this paper, we propose an enhanced histogram matching algorithm which corrects distorted histograms by variations of illumination. We use the resolution resizing method for an optimal matching of input and reference histograms and reduction of quantization errors from the digitizing process. The proposed algorithm aims not only for improvement of the accuracy of defect detection, but also robustness against variations of illumination in machine vision inspection. The experimental results show that the proposed method maintains uniform inspection error rates under dramatic illumination changes whereas the conventional inspection method reveals inconsistent inspection results in the same illumination conditions.
대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 어레이를 통하여 영상의 컬러를 획득하고 비어 있는 화소를 보간하는 방법을 사용한다. 이로 인해 원 화소와 보간된 화소는 서로 다른 통계적 특정을 가지고 있다. 영상에 컬러 조작이 일어나면, RGB 컬러 채널로 이루어진 컬러 필터 어레이의 패턴에 변화가 생기게 된다. 이러한 특성을 이용하여 영상의 컬러 조작 검출 방법이 제안되었다. 기존의 방법은 녹색 채널의 값만을 이용하여 미리 정해진 블록 내에서 최댓값 또는 최솟값을 벗어나는 화소의 수를 이용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄 영역을 제거하기 못하며, 녹색이 거의 없는 영상에 대한 조작을 검출 할 수 없는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 컬러 채널의 정규화와 가중치 합을 이용한 개선된 컬러 조작 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄한 영역을 제거하고, 모든 색상을 사용하기 때문에 조작 검출의 오차를 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안 방법이 기존의 방법과 비교하여 우수한 컬러 조작 검출 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 공간다중화 multiple input multiple output (MIMO) 시스템을 위한 효율적인 soft-output 신호검출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 ordered successive interference cancellation (OSIC) 알고리즘을 기반으로 하지만, 오류 전파 문제를 크게 줄임으로써 기존 OSIC 알고리즘에 비해 큰 성능 향상을 보인다. 제안된 기법은 다중 순서화 기술을 이용한 enhanced OSIC (ESIC) 알고리즘을 결합한 기법으로 신뢰도 높은 log likelihood ratio(LLR) 값을 매우 적은 후보 심볼 벡터를 이용하여 생성할 수 있다. 본 논문에서는 $4{\times}4$ 16-QAM MIMO 시스템을 위한 OSIC, K-Best 가법과 제안된 신호검출 기법을 $0.13{\mu}m$ CMOS 기술 환경에서 구현하였으며, 모의 시험과 구현 결과를 통해 제안된 신호검출 기법이 성능과 하드웨어 구현 측면에서 매우 효율적임을 확인하였다.
이미지 인식 분야에 있어서 전자 결재시 도장의 진위 문제와 은행업무 또는 중요서류에 있어서의 도장 진위 문제는 점점 더 중요하게 부각되고 있는데 반해 기존의 도장 이미지 처리 과정은 물체의 테두리 부분과 같이 명암도가 날카롭게 변하는 부분의 선명도를 흐리게 하는 단점이 있으며 윤곽선을 추출하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 개선한 평활화 방법을 이용하여 특정한 범위내의 픽셀을 조사하여 가장 빈번히 나타나는 값을 찾고,그 값을 해당 픽셀의 값으로 대체시켜 윤곽선을 검출한 다음, ART1 학습 알고리즘에서 경계값을 퍼지 연산자중 Yager의 일반화된 교연산자를 적용하여 경계변수값을 동적으로 변화시켜 올바른 분류가 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 ART1학습 알고리즘에 적용하여 실험한 결과 기존의 ART1 알고리즘을 이용한 경우보다 향상된 이미지 인식율을 보였다.
In this paper, we propose an efficient soft-output signal detection method for spatially multiplexed multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The proposed method is based on the ordered successive interference cancellation (OSIC) algorithm, but it significantly improves the performance of the original OSIC algorithm by solving the error propagation problem. The proposed method combines this enhanced OSIC algorithm with a multiple-channel-ordering technique in a very efficient way. As a result, the log likelihood ratio values can be computed by using a very small set of candidate symbol vectors. The proposed method has been synthesized with a 0.13-${\mu}m$ CMOS technology for a $4{\times}4$ 16-QAM MIMO system. The simulation and implementation results show that the proposed detector provides a very good solution in terms of performance and hardware complexity.
주변 상황을 인지하여 사용자가 이를 적절히 사용할 수 있도록 하는 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드의 정확한 위치 추정은 매우 중요하다. 멀티홉 기반 위치 추정기법은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 하지만 일부 지역에서 노드들이 위치하지 않는 홀이 형성되는 경우에는 위치추정 오차가 허용한계 이상으로 크게 증가할 수 있다. 네트워크는 이러한 홀을 감지하고 그 영향을 최소화함으로써 오차를 가급적 억제할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비거리기반 알고리즘의 하나인 DV(Distance Vector)-hop이 갖고 있는 홀에서의 큰 위치 추정오류를 해결할 수 있는 새로운 위치 추정기법을 제안한다. 제안된 기법은 이웃노드와의 관계를 통해 홀을 탐지하는 방법, 전파반경을 가상으로 홉을 나누어 예상위치의 정확도를 높이는 방법, 그리고 노드가 예상위치를 추정할 때 신뢰도가 적은 기준노드(anchor)를 배제하는 방법으로 나눌 수 있다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 방법이 흘 검출을 통해 정밀한 위치 추정이 기존의 DV-hop에 비해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
Multiple-input multiple-output (MIMO) technology provides high data rate and enhanced quality of service for wireless communications. Since the benefits from MIMO result in a heavy computational load in detectors, the design of low-complexity suboptimum receivers is currently an active area of research. Lattice-reduction-aided detection (LRAD) has been shown to be an effective low-complexity method with near-maximum-likelihood performance. In this paper, we advocate the use of systolic array architectures for MIMO receivers, and in particular we exhibit one of them based on LRAD. The "Lenstra-Lenstra-Lov$\acute{a}$sz (LLL) lattice reduction algorithm" and the ensuing linear detections or successive spatial-interference cancellations can be located in the same array, which is considerably hardware-efficient. Since the conventional form of the LLL algorithm is not immediately suitable for parallel processing, two modified LLL algorithms are considered here for the systolic array. LLL algorithm with full-size reduction-LLL is one of the versions more suitable for parallel processing. Another variant is the all-swap lattice-reduction (ASLR) algorithm for complex-valued lattices, which processes all lattice basis vectors simultaneously within one iteration. Our novel systolic array can operate both algorithms with different external logic controls. In order to simplify the systolic array design, we replace the Lov$\acute{a}$sz condition in the definition of LLL-reduced lattice with the looser Siegel condition. Simulation results show that for LR-aided linear detections, the bit-error-rate performance is still maintained with this relaxation. Comparisons between the two algorithms in terms of bit-error-rate performance, and average field-programmable gate array processing time in the systolic array are made, which shows that ASLR is a better choice for a systolic architecture, especially for systems with a large number of antennas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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